03.09.2026
7 Minuten
Condition Monitoring: Ungeplante Stillstände vermeiden
Ein Lager läuft rauer, ein Antrieb zieht mehr Strom, ein Schaltschrank wird heisser. Solche kleinen Veränderungen im laufenden Betrieb kündigen Störungen oft frühzeitig an. Condition Monitoring macht diese Veränderungen sichtbar, bevor sie den stabilen Betrieb einer Anlage gefährden. Fest installierte Sensoren erfassen dafür Vibrationen, Körperschall, Temperatur, Stromaufnahme oder Druck unter realen Betriebsbedingungen.
Aus einzelnen Messwerten entstehen belastbare Zeitreihen. Sie schaffen eine objektive Grundlage für Diagnose, Wartungsplanung und Ersatzteilbeschaffung. Instandhaltungsteams gewinnen Vorlaufszeit für geplante Eingriffe. Conrad unterstützt die Messkette mit Sensorik, Datenloggern, Messtechnik, Automatisierungskomponenten und industrieller Kommunikationstechnik.
Was ist Condition Monitoring?
Die Zustandsüberwachung, so der deutsche Begriff für Condition Monitoring, erfasst physikalische Grössen an Maschinen und Anlagen. Anschliessend vergleicht ein System die Werte mit Referenzzuständen, Grenzwerten oder historischen Verläufen. Die Diagnose ordnet auffällige Muster möglichen Fehlerursachen zu. Die Messung kann periodisch oder kontinuierlich erfolgen. Welche Messwerte relevant sind, hängt vom Überwachungsziel ab.
Die Maschinenüberwachung erfasst den Zustand von Lagern, Antrieben, Getrieben, Pumpen oder Ventilatoren, also die Technik selbst. Die Prozessüberwachung verfolgt dagegen Druck, Durchfluss, Temperatur, Kraft oder Position und zeigt damit, ob eine Abweichung die Produktqualität trifft. Bei Montage- und Bedienabläufen führt die sensorbasierte Fehlervermeidung mit Poka Yoke diesen Gedanken weiter. Sensoren prüfen einzelne Prozessschritte und melden Abweichungen sofort.
Was kosten ungeplante Stillstände?
Die Kosten einer ausgefallenen Anlage reichen weit über den entgangenen Produktionswert hinaus. Beschäftigte und nachgelagerte Prozesse bleiben gebunden, auch wenn eine Maschine oder Anlage stillsteht. Halbfertige Produkte können, je nach Branche, unbrauchbar werden. Der Wiederanlauf beansprucht Energie, Material und Prüfkapazität. Expresslieferungen, externe Serviceteams und kurzfristige Ersatzlösungen verteuern die Reparatur. Lieferverzug kann Vertragsstrafen oder zusätzliche Logistikkosten auslösen.
Eine globale ABB-Studie mit 3'215 Instandhaltungsentscheider*innen beziffert deutsche Stillstandskosten auf durchschnittlich EUR 147'000 pro Stunde. Bei 67 Prozent der befragten deutschen Industriebetriebe treten ungeplante Stillstände mindestens monatlich auf. Diese Werte lassen sich zwar nicht pauschal auf alle Betriebe in Europa übertragen. Sie zeigen jedoch die Grössenordnung industrieller Ausfallfolgen.
Für eine anlagenspezifische Bewertung zählen Durchsatz, Deckungsbeitrag, Personalbindung, Ausschuss, Wiederanlaufzeit und Folgeschäden. Eine zuverlässige Wirtschaftlichkeitsrechnung vergleicht diese Risikokosten mit Sensorik, Integration, Datenhaltung und laufender Diagnose.
Welche Sensortechnik braucht Condition Monitoring?
Die Auswahl der Messtechnik beginnt beim erwarteten Fehlermechanismus. Temperatursensoren erfassen thermische Überlastung oder erhöhte Reibung. Beschleunigungsaufnehmer erkennen Schwingungsmuster, die auf Unwucht, Fehlausrichtung oder Lagerschäden hindeuten. Die Kombination mehrerer Messgrössen verbessert die Diagnose, wenn ihre Signale denselben Betriebszustand abbilden.
Für erste Zustandsaufnahmen und regelmässige Messrouten eignen sich mobile Prüfgeräte. Fest installierte Sensoren überwachen kritische Aggregate kontinuierlich, während Datenlogger zeitliche Veränderungen dokumentieren. Messumformer bereiten die Signale für Steuerungen, Gateways oder Auswertesysteme auf. Das Conrad Sortiment deckt diese Messkette vom mobilen Prüfgerät bis zur fest installierten Sensorik mit Signalaufbereitung ab.
Die Auswahl innerhalb dieser Messkette richtet sich nach Messbereich, Empfindlichkeit und Bandbreite. Langsam laufende Aggregate erzeugen andere Signaturen als hochtourige Spindeln. Frühe Lagerimpulse liegen häufig oberhalb gewöhnlicher Maschinenschwingungen. Sensorcharakteristik, Abtastrate und Anti-Aliasing-Filter bestimmen, welche Frequenzanteile für die spätere Diagnose erhalten bleiben.
Messgrösse | Technische Aussage | Typische Fehlerbilder | Passende Technik |
Schwingung | Beschleunigung, Geschwindigkeit, Weg und Frequenzanteile | Unwucht, Fehlausrichtung, Lockerung, Lager- oder Getriebeschäden | Vibrationssensoren, Schwingungsmessgeräte, Messdatenerfassung |
Körperschall und Ultraschall | Hochfrequente Impulse und akustische Emissionen | Frühe Lagerschäden, Schmierungsfehler, Risse und Druckluftleckagen | Ultraschallprüfgeräte und Schallmesstechnik |
Temperatur und Thermografie | Lokale Erwärmung und thermische Verteilung | Reibung, Überlastung, Kühlungsfehler und elektrische Hotspots | Temperatursensoren, Datenlogger und Wärmebildkameras |
Strom und Leistung | Elektrische Belastung und Laständerung | Schwergängigkeit, Phasenasymmetrie, Überlastung und Rotorfehler | Stromzangen, Leistungsanalysatoren und Multidatenlogger |
Druck und Durchfluss | Zustand von Fluid- und Druckluftsystemen | Leckage, Verstopfung, Kavitation und Pumpenverschleiss | Drucksensoren, Durchflusssensoren und Messumformer |
Öl und Partikel | Schmierstoffzustand und metallischer Abrieb | Kontamination, Alterung und fortschreitender Verschleiss | Fluidanalyse und Probenahmetechnik |
Schwingungsdaten brauchen Frequenz und Kontext
Breitbandige Schwingungswerte eignen sich für Trendbeobachtung und Alarmierung. Eine Fehlerdiagnose benötigt häufig zusätzliche Frequenzinformationen. Spektren zeigen drehzahlabhängige Anteile, harmonische und charakteristische Lagerfrequenzen. Hüllkurven heben kurze Stossimpulse früher Wälzlagerschäden hervor. Bei drehzahlvariablen Antrieben ordnet eine Ordnungsanalyse die Frequenzen der aktuellen Drehzahl zu.
Sensorposition, Befestigung und Messrichtung beeinflussen jedes Ergebnis. Ein Magnetfuss verhält sich anders als eine verschraubte Montage. Lockere Halterungen erzeugen Eigenresonanzen. Benachbarte Maschinen oder Flurförderzeuge können Fremdschwingungen eintragen. Belastbare Grenzwerte berücksichtigen deshalb Maschine, Messpunkt und Betriebszustand.
Vom Messwert zur belastbaren Zustandsaussage
Ein Condition-Monitoring-System führt Messwerte von der Erfassung bis zur Wartungsentscheidung durch eine durchgängige Datenkette. Welche Komponenten diese Kette benötigt, hängt von Abtastrate, Datenmenge, Reaktionszeit und bestehender Automatisierung ab. Je nach Anlagenstruktur lässt sie sich mit Signalwandlern, IO-Link-Komponenten, SPS, Industrie-PCs, Routern und Gateways aus dem Conrad Sortiment aufbauen.
Der Datenfluss gliedert sich in fünf aufeinander abgestimmte Ebenen:
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Sensoren erfassen die relevanten physikalischen Zustandsgrössen.
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Messumformer und Edge Devices filtern, digitalisieren und verdichten die Rohdaten.
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Gateways, IO-Link-Master oder SPS übertragen Prozess- und Diagnosedaten.
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Software wertet zeitliche Verläufe aus und vergleicht sie mit Baselines, Grenzwerten oder bekannten Fehlermustern.
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Dashboards, MES, CMMS oder ERP überführen Alarme und Wartungshinweise in betriebliche Abläufe.
Für die standardisierte Übertragung von Sensor- und Diagnosedaten eignet sich IO-Link. Jeder Sensor kommuniziert über eine Punkt-zu-Punkt-Verbindung mit einem Master, der die Daten an das übergeordnete Netzwerk weitergibt. Im Master hinterlegte Parametersätze stehen nach einem Gerätetausch sofort wieder bereit und reduzieren manuelle Übertragungsfehler.
Hochfrequente Rohschwingungsdaten stellen höhere Anforderungen an Bandbreite und Verarbeitung. In diesem Fall verarbeitet ein Edge Device die Daten bereits nahe am Messpunkt. Das Netzwerk überträgt anschliessend verdichtete Kennwerte oder erkannte Abweichungen an das Auswertesystem.
Echter technischer Nutzen entsteht, sobald ein Alarm mit einer klaren Reaktion, Zuständigkeit und Prüfroutine verknüpft ist. Zu enge Grenzwerte erzeugen Alarmfluten, während zu weite Grenzen Schäden erst spät melden. Trend-, Last- und Prozessdaten liefern den nötigen Kontext, um normale Zustandswechsel von relevanten Abweichungen zu unterscheiden. Plausibilitätsprüfungen filtern zusätzlich Sensorausfälle, Messwertsprünge und Kommunikationsfehler, bevor sie eine falsche Diagnose auslösen.
Retrofit bringt Instandhaltung 4.0 auch in ältere Bestandsanlagen
Ein Retrofit erweitert bestehende Maschinen um Zustandsüberwachung, ohne die vorhandene Automatisierung vollständig zu ersetzen. Am Anfang steht deshalb eine Bestandsaufnahme der bereits verfügbaren Signale. Frequenzumrichter liefern häufig Motorstrom, Drehzahl, Drehmoment und thermische Belastung. Steuerungen speichern Betriebsstunden, Taktzahlen und Störhistorien. Diese Prüfung zeigt, welche Informationen vorhanden sind und wo zusätzliche Sensoren benötigt werden.
Danach richtet sich der Fokus auf Aggregate mit hohen Ausfallfolgen und ausreichendem Diagnosepotenzial. Mobile Messgeräte erfassen zunächst Referenzwerte und prüfen die vorgesehenen Messpunkte. Erst nach diesem Nachweis übernehmen fest installierte Sensoren die kontinuierliche Überwachung.
Die Datenübertragung richtet sich nach Anlagenstruktur, Messrate und räumlichen Bedingungen. Kabelgebundene Verbindungen bieten stabile Übertragungswege und definierte Latenzen. Funklösungen vereinfachen die Nachrüstung an beweglichen, entfernten oder schwer zugänglichen Aggregaten. Eine dokumentierte Pilotphase führt Datenerfassung, Übertragung und Auswertung unter realen Produktionsbedingungen zusammen.
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Brownfield-Daten brauchen eine belastbare Basis
Brownfield bezeichnet in der Industrie bestehende, über Jahre erweiterte Anlagenlandschaften. In ihnen arbeiten Steuerungen, Antriebe, Sensoren und IT-Systeme verschiedener Generationen zusammen. Brownfield-Daten umfassen die Betriebs-, Prozess- und Zustandsinformationen, die in diesen Strukturen bereits entstehen. Sie stammen etwa aus SPS, Frequenzumrichtern, Betriebsstundenzählern, Störhistorien, Wartungsprotokollen oder nachgerüsteten Sensoren.
Da diese Quellen zu verschiedenen Zeitpunkten und für unterschiedliche Aufgaben eingerichtet wurden, liefern sie selten ein einheitliches Datenbild. Abtastraten, Datenformate, Zeitstempel und Messpunktbezeichnungen können voneinander abweichen oder unvollständig dokumentiert sein. Für Condition Monitoring müssen die Informationen deshalb synchronisiert, vereinheitlicht und ihrem jeweiligen Betriebszustand zugeordnet werden.
Technisch harmonisierte Daten bilden jedoch noch keine belastbare Referenz für den normalen Maschinenzustand. Fehlen Angaben verlieren auffällige Messwerte ihren betrieblichen Kontext. Eine Pilotphase erfasst deshalb das typische Anlagenverhalten unter definierten Bedingungen. Getrennte Baselines für Anfahrvorgänge, Lastwechsel und Produktionsvarianten verhindern, dass reguläre Zustandswechsel als Störung erscheinen.
Wo endet Condition Monitoring, wo beginnt Predictive Maintenance?
Zustandsüberwachung beschreibt den aktuellen Maschinenzustand und seine zeitliche Veränderung. Sie erkennt Abweichungen, bewertet Grenzwerte und unterstützt die Diagnose. Predictive Maintenance geht einen Schritt weiter. Modelle schätzen die künftige Zustandsentwicklung, Ausfallwahrscheinlichkeit oder verbleibende Nutzungsdauer. Daraus entsteht ein technisch und wirtschaftlich geeigneter Wartungszeitpunkt. Eine Zustandswarnung zeigt beispielsweise steigende Lagerkennwerte. Eine Prognose bewertet zusätzlich den voraussichtlichen Zeitpunkt eines definierten Schadenszustands.
Dafür benötigt sie historische Daten, bekannte Fehlerverläufe und Informationen über Lastkollektive. Seltene Schäden oder veränderte Produktionsbedingungen begrenzen die Modellgüte. Aktuelle MEMS-Sensoren verlagern FFT, Filterung, Hüllkurven und Anomalieerkennung direkt an den Messpunkt. Edge AI verarbeitet relevante Merkmale ohne permanente Übertragung sämtlicher Rohdaten. Multisensorik kombiniert Vibration, Temperatur, Strom und Prozessinformationen. Die digitale Qualitätssicherung in der Fertigung nutzt vergleichbare Datenstrukturen für Produkt- und Prozessabweichungen.
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Condition Monitoring in der Schweizer Industrie
In Schweizer Produktionsanlagen arbeiten Maschinen mehrerer Generationen nebeneinander. Bestehende SPS und Frequenzumrichter liefern bereits Betriebsstunden, Drehzahlen oder Störhistorien. Sensoren ergänzen Schwingung, Körperschall oder Druck an Messstellen, die bisher niemand beobachtet hat.
Mit der Vernetzung wächst allerdings auch die Angriffsfläche der Operational Technology. Ethernetfähige Sensoren, Funk-Gateways, Edge Devices und Cloud-Schnittstellen benötigen ein vollständiges Asset-Inventar sowie kontrollierte Firmware- und Zugriffsprozesse. Condition Monitoring erkennt Zustandsverschlechterungen, übernimmt jedoch keine sicherheitsgerichtete Abschaltfunktion. Dafür bleibt eine Safety-Kette aus Sensor, Logik und Aktor zuständig.
Meldepflicht für vernetzte Anlagen
Seit dem 1. April 2025 gilt die Meldepflicht für Cyberangriffe auf kritische Infrastrukturen. Betroffene Betreiber*innen müssen relevante Vorfälle innerhalb von 24 Stunden nach ihrer Entdeckung an das BACS melden.
Auslöser sind Gefährdungen der Funktionsfähigkeit, Datenmanipulation, Datenabfluss oder Erpressung. Für gewöhnliche Industriebetriebe besteht keine allgemeine Meldepflicht für jedes vernetzte Überwachungssystem.
Zustandsdaten machen Instandhaltung planbar
Vom Pilotprojekt zum Rollout
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Produktionskritisches Aggregat anhand von Ausfallfolge und Diagnosepotenzial auswählen.
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Erwartete Fehlerbilder sowie passende Messgrössen und Messpunkte dokumentieren.
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Baseline unter repräsentativen Last-, Drehzahl- und Umgebungsbedingungen erfassen.
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Warnstufen mit Verantwortlichkeit, Prüfablauf und Wartungsmassnahme verknüpfen.
Zustandsüberwachung liefert immer dann einen wirtschaftlichen Nutzen, wenn Fehlerbild, Messgrösse und Auswertung zusammenpassen. Reproduzierbare Betriebszustände, dokumentierte Baselines und klare Alarmregeln schaffen belastbare Diagnosen. Die Anbindung an Wartungsplanung und Ersatzteilbeschaffung verkürzt Reaktionszeiten. Instandhaltungsteams verwandeln ungeplante Reparaturen damit schrittweise in planbare Eingriffe am tatsächlichen Maschinenzustand.
Nach der Pilotphase zeigen Alarmtreffer, Vorwarnzeit, vermiedene Ausfälle und Diagnoseaufwand, ob sich ein Rollout lohnt.
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